浙商证券-医药行业AI+药筛专题报告:“快”AI与“慢”药筛-230428.pdf

浙商证券-医药行业AI+药筛专题报告:“快”AI与“慢”药筛-230428.pdf
这份研究报告探讨了“快”AI 与“慢”药筛,聚焦 AI+药筛专题。 **一、核心观点:AI+药物设计迎来新机遇,但仍处早期阶段** * **ChatGPT 带来的启示**:生成式 AI 技术是未来趋势,ChatGPT 的出现再次引发了对 AI 领域,特别是生成式 AI 在药物研发中的重视。 * **AI 在生物医药中的重要性**:生物医药已成为 AI 最重要的应用场景,AI+医疗市场份额持续增长。 * **AI 发展的驱动因素**:数据和算法的快速发展,以及 AI 在融资寒冬中的热度提升。 * **AI 辅助药物设计兑现期**:AI 药物设计兑现期预计在 3-5 年,但目前仍以辅助为主。 * **AI 药物设计面临的挑战**:有效性、商业化、用户认知、审批流程及国际形势的不确定性。 **二、AI 药物设计产业链参与者** * **参与者构成**:主要包括互联网公司、药企、CRO。 * **商业模式**:AI SaaS、AI CRO 和 AI biotech。 * **优势与劣势**: * **互联网公司**:优势在于资金和算力,但缺乏制药知识和经验。 * **CRO**:优势在于拥有丰富的实验数据,可能成为 AI+领域最大赢家。 * **药企**:优势在于敏锐的研发眼光,但对算法理解可能有限。 **三、A 股相关标的与投资建议** * **关注标的**:建议关注向 AI 布局的 CRO 企业。 * **推荐**:药明康德、美迪西、药石科技等。 * **关注**:成都先导、皓元医药、泓博医药等。 **四、AI 技术发展** * **生成式 AI 的应用**:生成式 AI 正在生成新事物,而不是分析已有信息。 * **AI 的优势**:提高效率、拓展靶点、降低成本等。 * **AI 赋能药物研发的应用**:靶点确认、基于表型的药物发现、分子生成、化学反应设计、化合物筛选、ADMET 性质预测。 **五、行业现状** * **管线集中趋势**:管线仍集中在老靶点和传统适应症上,AI 药物设计兑现期有望在3-5年后来临。 * **AI 在药物筛选中的作用**:主要用于辅助,而非完全替代传统药物研发模式。 **六、公司案例与进展** * **Exscientia、Lantern Pharma、Deepcell、Owkin、PathAl、Tempus、Visiopharm**等 AI 制药公司在 AACR 大会上的进展。 * **生成式 AI 的应用案例**:DeepMind 的 AlphaFold、NVIDIA-BioNeMo、百图生科-AIGP 等,展示了生成式 AI 在蛋白质结构预测、药物筛选等方面的应用。 * **CRO 企业的 AI 战略**:药明康德、美迪西、药石科技、成都先导、皓元医药、泓博医药等。 **七、风险提示** * 人工智能发展不及预期。 * 商业化拓展不及预期。 * 下游应用场景的用户认知不足。 * 审评审批流程进展不确定性。 * 国际形势不确定性。
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